package sparkStream

import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerConfig, ProducerRecord}
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe

import  java.util.HashMap

/**
 * @Time ： 2024/10/24
 * @Auth ： cheng
 * @IDE ：ide
 * @Motto：ABC(Always Be Coding)
 * */
//项目周
object demo1 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
   /* spark streaming实现 kafka 的消费者
      1）  构建 sparkconf  本地运行，运行应用程序名称
      2）  构建 sparkstreaming   ---》 streamingContext ，加载配置
      3）  kafka 配置  broker ，key value ，group id，消费模式
      4）  spark 链接kafka  订阅，topic，streamingcontext
      5）  循环的形式 打印/ 处理
      6）  开启ssc ，监控  kafka 数据
    */
    //  1）  构建 sparkconf  本地运行，运行应用程序名称
   val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("helloStream")
      // StreamingContext  需要导入依赖
    // spark streaming 可以进行流式处理，微批次处理， 间隔 2 秒
      val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(2))

    // spark 输出红色 info信息   --> error
    ssc.sparkContext.setLogLevel("error")


    //3）  kafka 配置  broker ，key value ，group id，消费模式
    val kfkaParams = Map[String,Object](
      "bootstrap.servers" -> "123.56.187.176:9092",
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" ->classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> "aaa",
      "enable.auto.commit" -> (false:java.lang.Boolean)
    )


    //将数据发送到kafka的topic中发送到topic
    //1)构建producer配置
    //2)创建producer客服端
    //3)统计好的结果发送到topic
    //  producer 配置项

    //  producer 配置项

    //  producer 配置项
    val property = new HashMap[String,Object]()
    property.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.121.129:9092")
    property.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
    property.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")



    // 4）  spark 链接kafka  订阅，topic，streamingcontext
    // topic name
    val topicName = Array("stuInfo")
     val streamRdd = KafkaUtils.createDirectStream[String,String](
       ssc,
       PreferConsistent,
       Subscribe[String,String](topicName,kfkaParams)
     )
    //时间窗口
    //streamrdd kafka数据为 key,value
    val res=streamRdd.map(_.value())
    //时间窗口。时间间隔，窗口跳转时间
    val result=res.flatMap(_.split("\t")).map((_, 1)).reduceByKeyAndWindow(_+_,Seconds(4),Seconds(4))
    result.foreachRDD(
      x=>{
        println("--------数据是------")
        x.foreach(
          obj=>{
          println(obj)
            //创建新的客户端
            val producer=new KafkaProducer[String,String](property)
            //spark 链接 kafka,发送数据
            producer.send(new ProducerRecord[String,String]("15test",obj.toString()))
            //关闭
            producer.close()
        }
        )
      }
    )

/*
    // 返回kafka 返回的 streamRdd （一段有时间间隔的RDD）
    // Dstream（一段有序列的rdd,每一个rdd都包含来自特定时间间隔的数据）是对rdd的再一次封装，需两次循环才能从rdd中读出数据
    streamRdd.foreachRDD(//第一次循环
      x=>{
       if(! x.isEmpty()){  // 判断是否为空， ！ 相反

         val line = x.map(_.value())  // 匿名函数

         line.foreach(println)  // 打印/第二次循环
         //数据处理

       }

      }


    )
*/


    //    6）  开启ssc ，监控  kafka 数据
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination() // 监控kafka 的数据



  }





}
